AI-architektura do automatycznego generowania raportów astrologicznych

Budżet: 8000 UAH Termin: 5 dni

Cześć, Kateryno. Kluczowe w waszym projekcie jest to, aby raport nie był "AI-style" płótnem na 25 stron. To rozwiązuje architektura, a tym właśnie się zajmuję.

Jak widzę architekturę:
• Formuły i obliczenia — oddzielny deterministyczny moduł kodu, nie LLM. Model nie oblicza — dzięki temu wynik jest dokładny i powtarzalny.
• Bazę wiedzy (wasze książki, interpretacje) cyfryzujemy w ustrukturyzowany sposób, gdzie każda interpretacja jest powiązana z wynikiem formuły — nie "wysypisko tekstu".
• Raport zbierany jest sekcyjnie: master-prompt ustala strukturę i ton, oddzielne sekcyjne prompty piszą prozę z już gotowych danych. Tak powstaje 20–25 stron stabilnej jakości premium bez halucynacji i bez przeładowania kontekstu.
• "Brak szablonowości" — to kanon struktury i tonu, którego model ściśle się trzyma. Takie podejście zbudowałam dla klienta marki treści EverStory: kanon jako jedyne źródło prawdy eliminuje wygląd generic-AI.
• PDF: szablon HTML/CSS, headless-render w dokumencie premium.

Podobne projekty AI:
• EverStory — zautomatyzowany AI-pipeline generacji treści, który zbudowałam dla klienta (everstory.pro).
• ODIS — AI-agent na Claude, który prowadzi dialog i zwraca ustrukturyzowany wynik (odis-group.vercel.app).

Stos: Python (moduł formuł + orkiestracja), Claude (kompozycja tekstu), PostgreSQL + pgvector dla bazy wiedzy, HTML/CSS, headless-render dla PDF.

Najważniejsze, co wpływa na czas realizacji — w jakim stanie jest teraz wasza baza wiedzy. Jedno pytanie: czy wasze formuły i interpretacje są teraz ustrukturyzowane (tabele, dokumenty), czy wciąż "surowe" książki i teksty? Od tego zależy dokładna ocena. Rozwiń

Budżet: 6000 UAH Termin: 5 dni

Cześć! Bardzo interesujący projekt, nad którym byłoby miło popracować. Główne zadanie to poprawne zorganizowanie twojej metodologii w system, a nie tylko "podłączenie AI". Formuły muszą być liczone osobno i dokładnie, baza wiedzy musi być uporządkowana, a na jej podstawie AI pisze osobisty raport.
Co do architektury: formuły liczy oddzielny deterministyczny moduł Python bez udziału LLM, baza wiedzy (twoje książki, interpretacje) jest cyfryzowana w taki sposób, że każda interpretacja jest powiązana z konkretnym wynikiem obliczeń. Raport jest zbierany sekcyjnie — master-prompt ustala strukturę i ton, a poszczególne sekcyjne prompty piszą prozę z już gotowych danych. To eliminuje schematyczność i halucynacje.
Stos: FastAPI na backendzie, Claude API do generacji, ChromaDB do wyszukiwania wektorowego w bazie interpretacji, WeasyPrint do szablonu PDF, SendGrid do dostarczania na email. Terminy — orientacyjnie 3–4 tygodnie.

Budżet: 7000 UAH Termin: 10 dni

Cześć. Zadanie jest interesujące, chętnie przyjrzałbym się temu bliżej.

Moim zdaniem, tutaj najważniejsze jest nie tylko podłączenie AI, ale prawidłowe zorganizowanie waszej metodologii w system. To znaczy, formuły muszą być liczone osobno i dokładnie, baza wiedzy powinna być dobrze zorganizowana, a AI na podstawie tego ma pisać dobry, osobisty raport, nie wymyślając niczego zbędnego.

Nie robiłbym wszystkiego jednym dużym promptem. Lepiej podzielić proces na kilka kroków: dane klienta → obliczenia → dobór interpretacji → generacja sekcji raportu → sprawdzenie struktury → PDF → email.

Z technicznego punktu widzenia może to być backend w Pythonie lub Node.js, baza wiedzy + wyszukiwanie wektorowe, OpenAI/Claude/OpenRouter do generacji tekstu, osobny moduł formuł i szablony HTML/PDF do ładnego, końcowego raportu.

Co do terminów: można to zrobić w ciągu 1-2 tygodni.

Aby dokładnie ocenić, muszę zobaczyć przykład raportu, waszą strukturę obliczeń i część materiałów, z których ma być tworzona baza wiedzy. Rozwiń

Budżet: 5000 UAH Termin: 30 dni

Cześć!

Opisujesz system, który już zrealizowałem — astro-synth.com:

— użytkownik wprowadza dane
— system przeprowadza obliczenia
— AI generuje spersonalizowany raport PDF
— automatyczna dostawa na email

To żywy projekt.

Jak widzę architekturę twojego systemu:

1. Baza wiedzy (RAG): cyfryzujemy twoje książki, formuły i interpretacje → baza wektorowa → AI odnosi się tylko do twojej metodologii, nie wymyśla

2. Logika formuł: każda formuła — osobny moduł, wynik przekazywany w prompt jako strukturalny kontekst

3. Master prompts: system mega-promptów, gdzie każda sekcja raportu generowana jest osobno → stabilny wynik bez "stylu AI"

4. Generacja PDF: premium skład, 20-25 stron, firmowy styl

5. Skalowalność: architektura od razu pod podłączenie różnych LLM (GPT-4o, Claude, lokalne modele)

Stos: PHP/WordPress, OpenAI/Claude API, RAG (Pinecone lub Supabase pgvector), generacja PDF.

Prześlij przykład raportu i strukturę — dam konkretną ocenę. Rozwiń

Budżet: 5000 UAH Termin: 5 dni

Cześć,

Zrozumiałem specyfikację: spersonalizowane raporty PDF o długości 20–25 stron, generowane przez LLM na podstawie twojej bazy wiedzy (formuły, metodologie, interpretacje) i dostarczane klientowi na email po wprowadzeniu danych.

Jak widzę architekturę (kolejność wdrożenia):
1. **Baza wiedzy → struktura.** Twoje teksty, książki, interpretacje — cyfryzujemy w ustrukturyzowanej formie: bloki YAML/JSON z tagami (planeta, aspekt, liczba, kontekst). To fundament — bez niego nawet najlepszy prompt LLM będzie „w stylu AI”.
2. **Formuły i obliczenia** — oddzielny moduł Python, całkowicie deterministyczny, bez LLM. Na wejściu — dane klienta, na wyjściu — ustrukturyzowany wynik (mapa natalna, liczby, itp.). Tutaj nie powinno być miejsca na halucynacje.
3. **Warstwa RAG** — pgvector (Postgres) na twojej bazie wiedzy, filtrowanie po tagach przed wyszukiwaniem wektorowym, aby LLM brał tylko odpowiednie interpretacje.
4. **Master prompt + section prompts** — Claude Opus z pamięcią promptów (oszczędza do ×10 na kosztach), oddzielne prompty na sekcje raportu, wyjście JSON, walidacja po naszej stronie przed złożeniem PDF.
5. **PDF** — WeasyPrint z szablonem HTML+CSS twojego firmowego stylu (bardziej niezawodne niż ReportLab dla długich dokumentów z grafiką).
6. **Dostawa** — Resend lub SES, generacja + usunięcie pliku po 24 godz. Rozwiń

Budżet: 5000 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry. Jestem gotów wykonać ten projekt, mam duże doświadczenie w tworzeniu aplikacji.

Budżet: 5000 UAH Termin: 10 dni

Dzień dobry. Mam doświadczenie w budowie systemów AI z generowaniem spersonalizowanej treści, pracy z LLM, architekturą promptów, RAG oraz automatyzacją złożonej logiki generowania raportów. Mogę pokazać podobne projekty podczas rozmowy.

Widzę realizację mniej więcej tak:
na początku formułowana jest zorganizowana baza wiedzy z waszych materiałów, po czym budowana jest logika obliczeń i powiązań między parametrami. Następnie — wielopoziomowy system promptów z oddzielnymi rolami i megapromptami dla różnych części raportu. Dla stabilności i skalowalności wskazane jest użycie RAG + bazy danych wektorowych, aby AI działało zgodnie z waszą metodologią, a nie "wymyślało" interpretacje.

Na wyjściu system może automatycznie:
przyjmować dane użytkownika,
przeprowadzać obliczenia,
generować zorganizowany raport premium,
formować PDF i wysyłać go na email bez ręcznej interwencji.

Zazwyczaj używam następującego stosu:
Python / Node.js,
OpenAI / Claude API,
LangChain / RAG,
Pinecone lub Weaviate,
PostgreSQL,
pipeline'y generowania PDF,
automatyzacja workflow.

Terminy zależą od zakresu metodologii i ilości logiki, ale taki projekt lepiej budować etapami — od MVP rdzenia generacji do pełnego systemu produkcyjnego.

Byłoby ciekawie zobaczyć przykład waszych materiałów oraz strukturę raportów, aby od razu ocenić optymalną architekturę i zakres prac. Rozwiń

Budżet: 5000 UAH Termin: 1 dzień

Cześć!
Twój projekt wygląda bardzo silnie i obiecująco — szczególnie dlatego, że masz już gotową metodologię, formuły i bazę interpretacji. To właśnie ten fundament, na którym można zbudować naprawdę premium system AI, a nie kolejny szablonowy „generator tekstów”.
Specjalizuję się w architekturze systemów AI, inżynierii promptów oraz budowie rozwiązań RAG/LLM do spersonalizowanej generacji treści.
To, co opisujesz, widzę jako pełnoprawną platformę inteligentną z wieloma poziomami logiki:

— strukturalna baza wiedzy
— silnik formuł i obliczeń
— warstwa interpretacji
— orkiestracja AI / główne prompt
— generacja jakościowego raportu narracyjnego
— automatyczne tworzenie premium PDF
— pipeline dostarczania e-mail

Jak widzę architekturę:

1. Warstwa Bazy Wiedzy
Cyfryzacja i strukturyzacja Twoich materiałów:
książki, teksty, interpretacje, wideo, zasady, powiązania między parametrami.

2. Silnik Formuł i Logiki
Oddzielny moduł z weryfikowalnymi formułami i logiką obliczeń, aby AI nie „wymyślał” wartości, a działał tylko na podstawie ważnych danych.

3. RAG + Wyszukiwanie Semantyczne
AI otrzymuje tylko istotne interpretacje i kontekst dla konkretnego klienta.
To pozwala uniknąć „wody” i szablonowości.

4. System Głównych Promptów
Budowa wielopoziomowych megapromptów:
— ton głosu
— struktura raportu
— głębokość analizy
— logika sekcji
— kontrola anti-AI-style
— kontrole spójności

5. Pipeline Generacji Raportów
Generacja raportu w blokach → sprawdzenie spójności → finalna kompozycja → generacja PDF.

6. Skalowalność
System jest od razu projektowany tak, aby w przyszłości można było go skalować:
— OpenAI / Claude / Gemini
— wielojęzyczne raporty
— różne typy raportów
— API / platforma webowa
— automatyzacja i generacja o wysokim obciążeniu

Zwykle używam następującego stosu:
— OpenAI / Claude APIs
— Python / Node.js
— LangChain / LlamaIndex
— Vector DB (Pinecone / Weaviate / Qdrant)
— PostgreSQL
— pipeline generacji PDF
— orkiestracja automatyzacji

Z podobnego doświadczenia:
— systemy AI spersonalizowanych raportów
— generacja eksperckiego długiego formatu treści
— platformy RAG
— systemy wiedzy AI
— orkiestracja promptów dla zorganizowanych dokumentów

Co do terminów:
MVP takiego systemu zazwyczaj zajmuje około 4–8 tygodni w zależności od objętości bazy wiedzy i złożoności formuł.
Po MVP można stopniowo zwiększać jakość interpretacji i automatyzację.

Szczególnie podoba mi się, że chcesz stworzyć właśnie jakościowy produkt premium. Rozwiń

Budżet: 5000 UAH Termin: 3 dni

Witam! Zapoznałem się z projektem i jestem gotów do pracy. Jestem pewien, że będą Państwo zadowoleni z rezultatu.

Budżet: 5000 UAH Termin: 14 dni

Zadanie zrozumiane: wziąć waszą metodologię, zdigitalizować wiedzę w bazie wektorowej (RAG), zbudować system promptów z megapromptami, który wyciąga odpowiednie interpretacje pod konkretny profil, i na wyjściu generuje strukturalny PDF 20+ stron bez "tonu AI".

Stos: OpenAI/Claude + LangChain + Pinecone/Chroma, PDF przez WeasyPrint lub Puppeteer, automatyzacja przez n8n lub pipeline FastAPI.

Architekturę od razu buduję skalowalną pod podłączenie nowych modeli LLM.

Ile unikalnych typów raportów planowane jest na starcie — jeden (na przykład, mapa urodzeniowa) czy kilka równolegle?